JMP与Minitab地比较（下)

Roki

5. 2
回归图的比较：
Minitab要求用户对操作的变量有一定了解，先要把所分析和观察的功能选上，然后把结果生成在不同的面板上，需要用户再把各个报告整理到一起。JMP可以让用户先一边观察分析数据，一边进行操作，分步添加分析指令，最终形成一个完整的报告，可以直接生成word报告。但JMP往往会产生一些过多或重复的报告，建议用户进行裁剪，选用，把一些图示化和关键的数据重新整理形成最终的报告。大多报告只需用图示化的数据就可以完成。这也是JMP的一大特色。还有JMP的图形报告和原始数据是动态连接的，可以从图上的数据点找到对应的原数据，方便对该数据的进一步分析和观察。这一特征对异常点的选取是很方便的。

Minitab的一元线性回归报告：

图表 4 Minitab的回归图

Regression Analysis: SQ versus WW
The regression equation is
SQ = 133 - 241 WW
Predictor
Coef
SE Coef
T
P
Constant
132.509
0.781
169.69
0.000
WW
-240.728
3.102
-77.61
0.000


S = 4.46102
R-Sq = 23.9%
R-Sq(adj) = 23.9%
Analysis of Variance
Source
DF
SS
MS
F
P
Regression

1
119870
119870
6023.42
0.000
Residual Error
19198
382053
20
Total
19199
501923


JMP做的一元线性回归报告

   

六、单因子多水平的方差分析的比较
Minitab 产生的图形报告只是用于了解不同水平样本的分布状态，不同水平间量化的比较还的看Mnitab产生的数字报告，不是很方便。JMP完全可以通过图形报告可以判断不同水平间的比较结果，还可以得到等方差和正态性的侧试结果，通过简洁的图表就可以得到很多的信息，这一点需要Minitab好好借鉴。

   

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[ 本帖最后由 Roki 于 2007-7-6 20:34 编辑 ]

Roki

One-way ANOVA: SQ versus WORKORDER_NO


Source
DF
SS
MS
F
P
WORKORDER_NO
3
798.8
266.3
10.87
0.000
Error
380
9305.0
24.5
Total
383
10103.8


S = 4.948
R-Sq = 7.91%
R-Sq(adj) = 7.18%

Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled


StDev
Level
N
Mean
StDev
+---------+---------+---------+---------
D
90
73.875
5.383
(------*-----)
H
102
69.978
4.780
(------*-----)
J
98
70.952
4.661
(------*------)
K
94
72.115
4.986
(------*-----)

+---------+---------+---------+---------

69.0
70.5
72.0
73.5
Pooled StDev = 4.948
Tukey 95% Simultaneous Confidence Intervals
All Pairwise Comparisons among Levels of WORKORDER_NO


Individual confidence level = 98.94%


WORKORDER_NO = D subtracted from:
WORKORDER_NO
Lower
Center
Upper
---+---------+---------+---------+------
H
-5.734
-3.897
-2.060
(------*-------)
J
-4.778
-2.924
-1.069
(------*-------)
K
-3.633
-1.760
0.113
(-------*------)

---+---------+---------+---------+------

-5.0
-2.5
0.0
2.5
WORKORDER_NO = H subtracted from:
WORKORDER_NO
Lower
Center
Upper
---+---------+---------+---------+------
J
-0.823
0.973
2.770
(------*------)
K
0.321
2.137
3.953
(-------*------)

---+---------+---------+---------+------

-5.0
-2.5
0.0
2.5


WORKORDER_NO = J subtracted from:
WORKORDER_NO
Lower
Center
Upper
---+---------+---------+---------+------
K
-0.670
1.164
2.997
(-------*------)

---+---------+---------+---------+------


-5.0
-2.5
0.0
2.5


Fisher 95% Individual Confidence Intervals
All Pairwise Comparisons among Levels of WORKORDER_NO


Simultaneous confidence level = 79.91%


WORKORDER_NO = D subtracted from:
WORKORDER_NO
Lower
Center

Upper
H
-5.304
-3.897
-2.490
J
-4.344
-2.924
-1.503
K
-3.195
-1.760
-0.325


WORKORDER_NO
-+---------+---------+---------+--------
H
(----*-----)
J
(----*-----)
K

(-----*-----)

-+---------+---------+---------+--------

-5.0
-2.5
0.0
2.5


WORKORDER_NO = H subtracted from:
WORKORDER_NO
Lower
Center
Upper
-+---------+---------+---------+--------
J
-0.403
0.973
2.350
(-----*----)
K
0.746
2.137
3.528
(-----*----)

-+---------+---------+---------+--------

-5.0

-2.5
0.0
2.5


WORKORDER_NO = J subtracted from:
WORKORDER_NO
Lower
Center
Upper
-+---------+---------+---------+--------
K
-0.241
1.164
2.568
(-----*----)

-+---------+---------+---------+--------

-5.0
-2.5
0.0
2.5




七、
总结
Minitab在中国的推广力度大，软件使用广泛，参考书多，便于学习，但是交互式功能比不上JMP，而且MINITAB需要合理设置各指令，进一步增强对用户的友好性。在大数据量下，运行速度慢。但Minitab对图形的编辑功能多，很注重用户的关注。适合单用户和小规模场合的使用。
JMP使用简单，易学习，适合大数据的分析，运算。动态的数据连接功能便于用户找到并分析异常数据。各指令间的合理崁套使用户边分析数据边进行下一步的操作，交互功能好，有SAS公司的支持，技术力量强。但SAS公司还有SAS软件产品，所以对JMP的推广力度不够，尤其对中国地区不是很重视。

后记：


本来还要作DOE的比较，但由于工作忙就先到此为止了，以后又时间再作一较详细的比较吧。简单看来JMP的DOE设计过程更合理，自然，符合人们认识事物的过程，大致过程是定义相应变量，决定因子变量和水平数，根据试验经费，试验策略决定试验方案和试验次数，进行试验提取数据，进行结果分析和验证。Minitab一开始就要求工程师决定试验类型，因子数，和水平数和试验次数，报告结果显示在不同的面板里，还的整理结果成合适的报告形式。








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